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INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
Calidad y validación de sistemas expertos




 Alumno     : Calzada Meza, José Antonio
 Ciclo      :X
 Universidad: José Carlos Mariátegui
ÍNDICE
    Principales errores en el desarrollo de un sistema
     experto.
         Calidad de un sistema experto.

         Validación de sistemas inteligentes.

         Métodos cuantitativos de validación.

         Eficiencia y error de sistemas expertos.


                                                          2
CALIDAD DE UN SISTEMA EXPERTO
   (SE). Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un
    campo concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las
    respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la
    Inteligencia Artificial.
   Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos,
    situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el
    seguimiento de una acción).
    Un Sistema Experto está conformado por:
      base de conocimientos (BC).
      base de hechos (memoria de trabajo).
      motor de inferencia: intentando modelar el proceso de
         razonamiento humano.
      módulos de justificación: muestra el razonamiento seguido para
         llegar a una conclusión determinada.
                                                                             3
         interfaz de usuario.
Calidad de un sistema experto
      Validación de sistemas inteligentes
1.   La validación está presente en dos momentos de la
     construcción de un SE : durante la fase de
     adquisición de conocimientos para verificar que la
     informaciones completa, consistente y correcta y una
     vez que el código de la Base de Conocimiento(BC) es
     obtenido para asegurar la consistencia lógica de este.
2.   Otros hacen una distinción entre validación y
     verificación planteando que:
        La validación determina si el sistema resuelve
         satisfactoriamente los problemas del mundo real
         para el cual fue creado.
        La verificación determina así el sistema satisface
         completamente sus especificaciones y no contiene
         en consistencias lógicas
                                                                 4
VALIDACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES
              FUENTE DE                                MODO DE
            CONOCIMIENTO                              ADQUISICIÓN



  Experto                  1                                    Ingeniero del
  humano                                                        conocimiento

                                                                                   Manuales

                               2
  Textos




                                                                     Programa
                           3                                         inteligente
  Experto
  humano                                                             de edición

                                     Ejemplos y                                       Semi-
                                   casos históricos                                automáticos

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                                                                     inducción




  Textos                                                            Programa de
                               5                                    comprensión    Automáticos
                                                                      de textos

                                                                                                 5
Calidad de un sistema experto
PIRÁMIDE DE ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE
UN SISTEMA INTELIGENTE.




                                                6
Calidad de un sistema experto
EVALUACIONES DE SISTEMAS INFORMÁTICOS
   Verificación:
     Comprobación de que estamos construyendo el
      sistema correctamente.
     Comprobar que el sistema no contiene errores de
      implementación.
     Comprobar que el sistemas cumple con las
      especificaciones inicialmente definidas.
   Validación:
     Comprobación de que estamos contrayendo el
      sistema correcto.
     Comprobar que el sistema produce la salida
      correcta.
     Comprobar que el sistema cumpla con las
      necesidades y los riquitos del usuario.
                                                           7
Calidad de un sistema experto
ASPECTO GENERALES DE LA VALIDACIÓN




                                        8
Calidad de un sistema experto
                                9
 PERSONAL INVOLUCRADO
Calidad de un sistema experto
PARTES DEL SISTEMAS QUE DEBE SER VALIDADAS




                                             10
PROCESO DE VALIDACIÓN A PARTIR DE CASO DE
PRUEBA


                            (1) Obtención de la
                                casuística.
                            (2) Obtención de los
                                resultados del
                                sistema.
                            (3) Proceso de
                                Validación




                                                   11
Métodos cuantitativos de validación
CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE
VALIDACIÓN
 Los métodos cuantitativos se basan en
  modelos fenomenológicos o de         principios
  básicos, y modelos identificados a partir de
  datos experimentales o adquiridos en planta.
  Estos    modelos     se   formulan   mediante
  ecuaciones de estado, ecuaciones entrada-
  salida o funciones de transferencia.
 Los métodos cualitativos generalmente se
  basan en el conocimiento heurístico de
  “expertos” en el proceso o sistema. Este
  conocimiento se formula mediante modelos
  cualitativos, estructurados en base a reglas IF-
  THEN.                                              13
CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE
VALIDACIÓN

 Ejemplos de esta tendencia son: sistemas
  expertos con redes neuronales; sistemas
  expertos difusos; modelos híbridos para
  procesos que integran subprocesos continuos
  y batch; controladores predictivos híbridos;
  controladores lógicos programables con
  control PID.
 En general los métodos cualitativos están
  relacionados con la Informática. Se engloban
  bajo el nombre de Inteligencia Artificial o
  Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran
  los Sistemas Expertos o Sistemas basados en
  Conocimiento.                                      14
EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS
EXPERTOS
EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS
EXPERTOS
   Confiabilidad. Este termino es necesario sea separado en varios
    elementos que permiten darle al software el matiz de fiable. Sus
    componente son :
       Completitud
       Consistencia y precisión
       Solidez
       Simplicidad
       Seguridad y Verificabilidad, estas dos últimas que se determinan con el
        sistema en uso.
   Usabilidad. Si bien es cierto que la confiabilidad es un factor muy
    importante en la calidad del software también lo es el hecho de
    que es necesario considerar otros factores como los que se
    mencionan en esta sección puesto que de nada sirve un software
    que funcione correcta y confiablemente si el usuario prefiere no
    utilizarlo.
     Exactitud de los procesos
     Claridad y exactitud de la documentación
     Completitud
     Eficiencia y verificabilidad del software
     Claridad y amigabilidad de la interfaz                                      16
EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS
EXPERTOS
   Mantenibilidad. Este aspecto de calidad involucra
    los elementos que simplifican la labor de
    prevención, corrección o ampliación del código
    del programa. Retomar un código escrito meses
    antes es un trabajo dispendioso y agobiante, en
    especial cuando las aplicaciones no cuentan con
    la característica a la cual aquí se hace referencia.
    Se pueden considerar como atributos de este
    aspecto :
       Exactitud y claridad en la documentación
       Modularidad acoplamiento
       Facilidad de lectura
       Simplicidad
   Portabilidad. Es la capacidad que posee un
    sistema de información que le permite funcionar en
    diferentes plataformas ya sean hardware o de           17
    software

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Calidad y validacion

  • 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL II Calidad y validación de sistemas expertos Alumno : Calzada Meza, José Antonio Ciclo :X Universidad: José Carlos Mariátegui
  • 2. ÍNDICE  Principales errores en el desarrollo de un sistema experto.  Calidad de un sistema experto.  Validación de sistemas inteligentes.  Métodos cuantitativos de validación.  Eficiencia y error de sistemas expertos. 2
  • 3. CALIDAD DE UN SISTEMA EXPERTO  (SE). Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un campo concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la Inteligencia Artificial.  Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción). Un Sistema Experto está conformado por:  base de conocimientos (BC).  base de hechos (memoria de trabajo).  motor de inferencia: intentando modelar el proceso de razonamiento humano.  módulos de justificación: muestra el razonamiento seguido para llegar a una conclusión determinada. 3  interfaz de usuario.
  • 4. Calidad de un sistema experto Validación de sistemas inteligentes 1. La validación está presente en dos momentos de la construcción de un SE : durante la fase de adquisición de conocimientos para verificar que la informaciones completa, consistente y correcta y una vez que el código de la Base de Conocimiento(BC) es obtenido para asegurar la consistencia lógica de este. 2. Otros hacen una distinción entre validación y verificación planteando que:  La validación determina si el sistema resuelve satisfactoriamente los problemas del mundo real para el cual fue creado.  La verificación determina así el sistema satisface completamente sus especificaciones y no contiene en consistencias lógicas 4
  • 5. VALIDACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES FUENTE DE MODO DE CONOCIMIENTO ADQUISICIÓN Experto 1 Ingeniero del humano conocimiento Manuales 2 Textos Programa 3 inteligente Experto humano de edición Ejemplos y Semi- casos históricos automáticos 4 Programa de inducción Textos Programa de 5 comprensión Automáticos de textos 5
  • 6. Calidad de un sistema experto PIRÁMIDE DE ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE UN SISTEMA INTELIGENTE. 6
  • 7. Calidad de un sistema experto EVALUACIONES DE SISTEMAS INFORMÁTICOS  Verificación:  Comprobación de que estamos construyendo el sistema correctamente.  Comprobar que el sistema no contiene errores de implementación.  Comprobar que el sistemas cumple con las especificaciones inicialmente definidas.  Validación:  Comprobación de que estamos contrayendo el sistema correcto.  Comprobar que el sistema produce la salida correcta.  Comprobar que el sistema cumpla con las necesidades y los riquitos del usuario. 7
  • 8. Calidad de un sistema experto ASPECTO GENERALES DE LA VALIDACIÓN 8
  • 9. Calidad de un sistema experto 9 PERSONAL INVOLUCRADO
  • 10. Calidad de un sistema experto PARTES DEL SISTEMAS QUE DEBE SER VALIDADAS 10
  • 11. PROCESO DE VALIDACIÓN A PARTIR DE CASO DE PRUEBA (1) Obtención de la casuística. (2) Obtención de los resultados del sistema. (3) Proceso de Validación 11
  • 13. CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE VALIDACIÓN  Los métodos cuantitativos se basan en modelos fenomenológicos o de principios básicos, y modelos identificados a partir de datos experimentales o adquiridos en planta. Estos modelos se formulan mediante ecuaciones de estado, ecuaciones entrada- salida o funciones de transferencia.  Los métodos cualitativos generalmente se basan en el conocimiento heurístico de “expertos” en el proceso o sistema. Este conocimiento se formula mediante modelos cualitativos, estructurados en base a reglas IF- THEN. 13
  • 14. CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE VALIDACIÓN  Ejemplos de esta tendencia son: sistemas expertos con redes neuronales; sistemas expertos difusos; modelos híbridos para procesos que integran subprocesos continuos y batch; controladores predictivos híbridos; controladores lógicos programables con control PID.  En general los métodos cualitativos están relacionados con la Informática. Se engloban bajo el nombre de Inteligencia Artificial o Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran los Sistemas Expertos o Sistemas basados en Conocimiento. 14
  • 15. EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS EXPERTOS
  • 16. EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS EXPERTOS  Confiabilidad. Este termino es necesario sea separado en varios elementos que permiten darle al software el matiz de fiable. Sus componente son :  Completitud  Consistencia y precisión  Solidez  Simplicidad  Seguridad y Verificabilidad, estas dos últimas que se determinan con el sistema en uso.  Usabilidad. Si bien es cierto que la confiabilidad es un factor muy importante en la calidad del software también lo es el hecho de que es necesario considerar otros factores como los que se mencionan en esta sección puesto que de nada sirve un software que funcione correcta y confiablemente si el usuario prefiere no utilizarlo.  Exactitud de los procesos  Claridad y exactitud de la documentación  Completitud  Eficiencia y verificabilidad del software  Claridad y amigabilidad de la interfaz 16
  • 17. EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS EXPERTOS  Mantenibilidad. Este aspecto de calidad involucra los elementos que simplifican la labor de prevención, corrección o ampliación del código del programa. Retomar un código escrito meses antes es un trabajo dispendioso y agobiante, en especial cuando las aplicaciones no cuentan con la característica a la cual aquí se hace referencia. Se pueden considerar como atributos de este aspecto :  Exactitud y claridad en la documentación  Modularidad acoplamiento  Facilidad de lectura  Simplicidad  Portabilidad. Es la capacidad que posee un sistema de información que le permite funcionar en diferentes plataformas ya sean hardware o de 17 software